スカスカのデータから知見を見出す救世主？--「スパースモデリング」とは何か
ビッグデータという甘い幻想 データを使うプロ野球監督であった野村克也氏は、「野村ID野球」と称して、野球という競技内での自身の経験だけでなく、そのシーズン内での各選手やポジションごとに分析したデータを利用し、チームを勝利に導く方法論で一世をなびかせた。それまでに蓄積された膨大な経験を無駄にしない姿勢が見て取れる。選手やチーム、試合内容に向けてちょっと釘を刺す「つぶやき」も彼の本質を見抜く鋭い観察眼を伺わせる。 データをとりまく環境も変わりつつある。新しいソフトウェアをインストールするたび、新しいソーシャルメディアネットワークサービスに登録するたび、「情報の送信を許可しますか」という問いかけが繰り返される。取得された情報からサービスの不具合を察知するだけでなく顧客の動向・趣向を調査することで次なる戦略を立てるためだ。 「ビッグデータ」というキーワードが登場してから時代は変わり、取得したデータ
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データマイニングとは？ 「データマイニング（Data mining）」という言葉は最近では広く使われていますが、あまり理系的な勉強をしてこなかった…という方のために簡単に解説します。 直訳して「データ採掘」とも言えますが、その名の通り、 まるで鉱山のような大量のデータから、価値のあるデータ（知識）を取り出す技術のことです。 かといって上のイラストのような手作業で探していては非効率すぎます。 そこでデータ解析といって、パタン認識、人工知能（AI）、統計学といったものを使って、見つけ出していきます。 特にインターネット上のウェブページにおいては「ウェブマイニング」などと呼ぶこともあります。 他にも「テキストマイニング」「イメージマイニング」「パターンマイニング」…などもあります。 最近では当たり前のように、ビジネスで利益につながる知識を見つけるために、データマイニング技術が利用され
ビッグデータの本質はデータの大きさではない - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Between Neuroscience and Marketing
Leica M7, 1.4/50 Summilux, RDP III @Griffith Observatory, Los Angels, CA 残念なことに、全く忘れていて風呂に入っていたのだが、期せずして先日取材を受けたNHKスペシャルの「医療ビッグデータ」に、先ほど何秒か登場していたようだ。 それでそのリアルタイム検索結果*1を見ていたのだが、そこで扱われていたデータがビッグデータかどうかというツイートが結構な量であることに驚いた。ビッグデータの特徴として3V（Volume, Variety, and Velocity）と言った言葉が広まってしまっているせいもあるだろう。（自分も時たま使ってしまうので今回反省している。） この方々の気持ちはわかるが、このブログの読者の方々ならお気付きの通り、今起こっている変革の本質はデータが巨大かどうかということではない。 ― 現在起こっている変革の
今、ビッグデータが注目される3つの理由
ビジネスの現場にあふれかえる「ビッグデータ」という言葉。何となくは分かっているけれども、具体的に説明するのは苦労する。そこで「ビッグデータってなに？」「どうやって活用するの？」といった基本を、野村総合研究所 ICT/メディア産業コンサルティング部の鈴木良介氏に解説してもらった。インタビュー前編では、まずビッグデータの定義を聞いた。後編となる本記事では、ビッグデータが注目される理由に迫る。 2014年は「担当者がビッグデータ活用に頭を悩ませる」年 池田： ビッグデータがメディアで取り上げられるようになったのは2011年――と鈴木さんは話されました。ただ、わたしの身の回りでは、去年の2013年からいろいろな人がビッグデータと叫び始めたかな、という印象です。なぜ、今ビッグデータが注目されているのでしょうか？ 鈴木： 2011年前半時点では、ストレージや、データを処理するためのソフトウェアを提供す
日経ビッグデータ創刊
ビッグデータがメディアで大々的に取り上げられるようになって、約１年。 ネット企業やIT 企業、流通業だけでなく、国内の製造業など幅広い企業にビッグデータ活用の裾野が広がっています。こちらの試算では、ビッグデータをフルに活用することで製造業で約2 兆円の営業利益押し上げ効果が見込まれると予想しています。 続きを読む 業務もこれまでの販促・マーケティング活用だけでなく、サプライチェーン管理、製造ラインの最適化、サービス監視や製品サポートへの活用も加速。ビッグデータの活用は急速に各業種、各業務へと浸透し始めています。 いまビッグデータに取り組まないと負ける いかにデータを活用し意思決定の精度やスピードを上げ、新事業の創造や業務の改革を実行するか。 それが企業の命運を握る段階になりました。もはやビッグデータを活用すれば勝てる時代から、取り組まないと負ける時代の到来です。競争力を高めるにはこ
高木浩光氏に朝日記者が聞く、ネット社会のプライバシーと利便性
古田大輔 / Daisuke Furuta @masurakusuo 本日午後３時から産業技術総合研究所セキュアシステム研究部門の高木浩光氏 @TakagiHiromitsu にツイッターで公開インタビューします。ネット社会でプライバシーと利便性をどう両立するか、うかがいます http://t.co/dWPiaqwkS6 #socialA_1 2013-12-26 14:21:45 TAKAGI, Hiromitsu @TakagiHiromitsu 「プライバシーか利便性か」ではなく、「プライバシーを維持しつつ利便性を獲得すにはどうするか」が我々の課題です。「プライバシーか利便性か」と言い続けていると、田原さんのコメントにように、諦めてしまう人が出てきます。 http://t.co/w5OdRA8xjx #socialA_1 2013-12-26 13:59:48
分析のプロ育成を目指す「データサイエンティスト協会」発足
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
データサイエンティスト教育を受けた立教大学生による、マーケ施策プレゼン大会開催 ブレインパッド、GDO、ウェブ解析士協会が協力
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
データサイエンティストになりたい学生の為の就職先の選び方 - shakezoの日記
ここ半年でIT業界ではビッグデータというバズワードが一気に広がり、データ分析者の需要が急増しています。データサイエンティストは今後10年で最も魅力的な職業になるとも言われており、データ分析に携わる仕事に就きたいと考えている学生も以前よりは増えてきているのではないかと思います。 ビッグデータ、データサイエンティスト、データマイニング、機械学習などのキーワードが散りばめられた記事も連日のように投稿されていますが、新卒の学生がデータ分析の仕事に就くための方法について触れられているものはあまりないようです。IT業界で働いている人たちの間でも、正しい認知が進んでいない状況ですので、データ分析業界の構造を学生さんが理解することは難しいのではないかと思います。 私自身はデータ分析に携わって5年程度で、まだまだ初心者の域を脱していないぺーぺーですが、データマイナーになるためにどんなキャリアを積めばよいかに
ビッグデータ予測が16人中15人的中――AKB48選抜総選挙 日経デジタルマーケティング
昨日6月6日に日本武道館で行われた「第4回AKB48選抜総選挙」は、過去3回のうち2回センターに輝いた前田敦子の卒業発表による出馬辞退で、跡目争いが注目された。開票に先立って、スポーツ紙からAKBファンを自称するタレント、リサーチ会社までさまざまな事前予想が繰り広げられたが、中でも精度の高さを誇ったのが、ブログクチコミ件数などから算出した“ビッグデータ予測”。選抜メンバー上位16人中15人の顔ぶれを的中させていた。 デジタルマーケティングコンサルティング会社のルグラン（東京都渋谷区）が、総選挙2日前の6月4日に発表した「データで予測する2012年第4回AKB選抜総選挙」がそれだ。大島優子のセンター返り咲きはもちろんのこと、前年の9位から4位に躍進した指原莉乃を大胆にも3位と予測するなど、かなり精度の高い内容だった。ちなみに予測が外れたのは、20位と予測した梅田彩佳が16位に飛び込み、替わり
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